2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
होल्डआउट सेट क्या है? कभी-कभी "परीक्षण" डेटा के रूप में संदर्भित किया जाता है, एक होल्डआउट सबसेट मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का अंतिम अनुमान प्रदान करता है जब इसे प्रशिक्षित और मान्य किया जाता है। होल्डआउट सेट का उपयोग कभी भी यह निर्णय लेने के लिए नहीं किया जाना चाहिए कि किस एल्गोरिदम का उपयोग करना है या एल्गोरिदम को सुधारने या ट्यून करने के लिए।
क्या क्रॉस सत्यापन होल्डआउट से बेहतर है?
क्रॉस-सत्यापन आमतौर पर पसंदीदा तरीका है क्योंकि यह आपके मॉडल को कई ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट्स पर प्रशिक्षित करने का अवसर देता है। यह आपको एक बेहतर संकेत देता है कि आपका मॉडल अनदेखी डेटा पर कितना अच्छा प्रदर्शन करेगा। दूसरी ओर, होल्ड-आउट केवल एक ट्रेन-परीक्षण विभाजन पर निर्भर है।
होल्डआउट दृष्टिकोण क्या है?
होल्डआउट मेथड क्लासिफायर का मूल्यांकन करने के लिए सबसे सरल प्रकार की विधि है। इस पद्धति में, डेटा सेट (डेटा आइटम या उदाहरणों का एक संग्रह) को दो सेटों में विभाजित किया जाता है, जिसे प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट कहा जाता है। एक क्लासिफायर किसी दिए गए संग्रह में एक लक्ष्य श्रेणी या वर्ग के लिए डेटा आइटम निर्दिष्ट करने का कार्य करता है।
क्या मुझे हमेशा क्रॉस वेलिडेशन करना चाहिए?
सामान्य क्रॉस सत्यापन में हमेशा जरूरत होती है जब आपको मॉडल के इष्टतम मापदंडों को निर्धारित करने की आवश्यकता होती है, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए यह सी पैरामीटर होगा।
के-फोल्ड क्रॉस सत्यापन का क्या फायदा है?
यदि आप परीक्षण की तुलना करते हैं- LOOCV की तुलना में k-fold CV के मामले में MSE बेहतर हैं। k-fold CV या कोई CV या पुन: नमूनाकरण विधियाँ नहीं होती हैंपरीक्षण त्रुटियों में सुधार। वे परीक्षण त्रुटियों का अनुमान लगाते हैं। k-fold के मामले में, यह LOOCV की तुलना में त्रुटि का अनुमान लगाने का बेहतर कार्य करता है।
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